PocketFlow-Typescript项目中的Agent设计模式解析

什么是Agent设计模式

Agent（代理）设计模式是一种强大的编程范式，它允许节点根据上下文环境动态地采取行动。在PocketFlow-Typescript项目中，Agent模式被广泛应用于构建智能流程控制系统，使程序能够根据实时情况做出决策并执行相应操作。

Agent模式的核心架构

Agent模式通常由以下几个关键组件构成：

1. 上下文管理器：负责收集和维护当前环境的状态信息
2. 动作空间：定义Agent可以执行的所有可能操作
3. 决策引擎：基于上下文选择最合适的动作
4. 执行器：实际执行选定的动作

graph TD
    A[上下文收集] --> B[决策引擎]
    B --> C{动作选择}
    C -->|动作1| D[执行器1]
    C -->|动作2| E[执行器2]
    D --> A
    E --> A

在PocketFlow中实现Agent

1. 上下文与动作实现

在PocketFlow-Typescript中，我们需要首先实现能够提供上下文和执行动作的节点：

interface SharedState {
  query?: string;
  context?: Array<{ term: string; result: string }>;
  search_term?: string;
  answer?: string;
}

2. 分支控制

使用分支将每个动作节点连接到代理节点，允许Agent根据决策结果控制流程走向：

decide.on("search", search);
decide.on("answer", answer);
search.on("decide", decide); // 实现循环反馈

3. Agent节点设计

Agent节点的核心是一个决策提示模板，它包含：

• 当前任务上下文
• 历史动作记录
• 可用动作空间
• 决策输出格式规范

示例决策提示模板：

`
### 上下文
任务: ${task}
历史动作: ${prevActions}
当前状态: ${state}

### 动作空间
[1] 搜索
  描述: 使用网络搜索获取结果
  参数: 查询词(string)

[2] 回答
  描述: 基于已有结果得出结论
  参数: 结果(string)

### 下一步动作
基于当前上下文决定下一步动作。
以YAML格式返回响应:

\`\`\`yaml
思考过程: <推理过程>
动作: <动作名称>
参数: <参数>
\`\`\``;

构建高性能Agent的关键要素

1. 上下文管理最佳实践

• 相关性优先：只提供必要的上下文，避免信息过载
• 分块处理：将大数据集分成可管理的块进行处理
• 增量更新：只传递发生变化的部分上下文

2. 动作空间设计原则

• 明确无歧义：每个动作应有清晰的定义和边界
• 参数化设计：支持可配置的参数传递
• 避免功能重叠：确保动作之间没有重复功能
• 支持撤销：提供回退机制而非完全重启

实战案例：搜索Agent实现

下面我们通过一个完整的搜索Agent示例，展示如何在PocketFlow-Typescript中实现Agent模式：

// 决策节点
class DecideAction extends Node<SharedState> {
  async exec([query, context]: [string, string]): Promise<any> {
    const prompt = `给定输入: ${query}
历史搜索结果: ${context}
应该: 1) 搜索更多信息 2) 基于当前知识回答
以yaml格式输出:
\`\`\`yaml
动作: search/answer
原因: 为什么选择这个动作
搜索词: 如果是搜索动作则提供搜索词
\`\`\``;
    const resp = await callLlm(prompt);
    const yamlStr = resp.split("```yaml")[1].split("```")[0].trim();
    return yaml.load(yamlStr);
  }
}

// 搜索节点
class SearchWeb extends Node<SharedState> {
  async exec(searchTerm: string): Promise<string> {
    return await searchWeb(searchTerm);
  }

  async post(shared: SharedState, _: string, execRes: string): Promise<string> {
    shared.context = [
      ...(shared.context || []),
      { term: shared.search_term || "", result: execRes },
    ];
    return "decide"; // 返回决策节点
  }
}

// 回答节点
class DirectAnswer extends Node<SharedState> {
  async exec([query, context]: [string, string]): Promise<string> {
    return await callLlm(`上下文: ${context}\n回答: ${query}`);
  }
}

// 构建流程
const flow = new Flow(decide);
await flow.run({ query: "2024年诺贝尔物理学奖得主是谁？" });

这个搜索Agent的工作流程如下：

1. 接收用户查询
2. 决策节点判断是否需要搜索
3. 如果需要搜索，执行搜索并收集结果
4. 返回决策节点判断是否已有足够信息
5. 当信息充足时，进入回答节点生成最终答案

高级技巧与优化建议

1. 上下文压缩：使用摘要技术压缩长上下文，保留关键信息
2. 动作优先级：为不同动作设置优先级，处理冲突情况
3. 超时机制：为长时间运行的动作设置超时限制
4. 验证机制：在执行前验证动作参数的有效性
5. 日志记录：详细记录决策过程以便调试优化

通过PocketFlow-Typescript中的Agent设计模式，开发者可以构建出高度灵活、智能的应用程序，能够根据复杂多变的场景做出合理的决策和执行相应的动作。这种模式特别适合需要多步骤决策、动态流程控制的场景，如智能助手、自动化流程引擎等应用。